AIの記事一覧– Artificial Intelligence –

MLOpsとは、機械学習のモデルを本番で継続して運用・改善するための考え方と仕組みです。必要とされる背景やDevOpsとの違い、ライフサイクルと支える仕組み、MLflowやSageMakerなどの主なツール、インフラエンジニアとの関わりを解説します。

GPUクラウド（クラウドGPU）とは何かを、注目される背景から解説します。仮想マシンやベアメタルなどの提供の形、オンデマンド・予約・スポットの料金の考え方、自社のGPUサーバーとの違いと選び方もわかりやすく紹介します。

NVIDIA認定資格の2つのレベルと試験の概要、インフラ・運用とAI開発の資格の種類と受験料をまとめました。インフラエンジニアが土台の資格からNCA-AIIO、専門のプロフェッショナルへ進む順番も紹介します。

AIデータセンターとは、AIの学習や推論に必要な大量のGPUを動かすためのデータセンターです。従来との違い、電力・冷却・ネットワークの技術、そこで働くインフラエンジニアの仕事と必要なスキルを解説します。

AIネイティブインフラ（AI Native Infrastructure）の意味を解説。AIのために設計され、AIが運用するという2つの考え方、クラウドネイティブや従来のAIインフラとの違い、構成要素、インフラエンジニアへの影響まで紹介します。

GPUサーバーの基本的な仕組みとCPUサーバーとの違いを解説。AI・機械学習や3DCGでの活用事例、オンプレミスとクラウドの導入方法まで分かりやすく紹介します。

AIOpsとは何か、その仕組み（データ収集・異常検知・根本原因分析・自動化）を基礎から解説。システムの複雑化に伴い注目される理由も紹介します。

GPU基盤とは何かを、CPUとの違いから解説します。GPUサーバー、クラスター、高速ネットワーク、ストレージ、冷却と電力、ソフトウェアという構成要素と仕組み、需要が高まる理由、自社保有とクラウドの違い、GPU基盤に関わるインフラエンジニアの仕事もまとめました。

AIインフラとは何かを、従来のITインフラやGPU基盤との違いから解説します。ハードウェア・ソフトウェア・MLOpsの3つの構成要素、AIインフラが重要視される理由、クラウドとオンプレミスの選び方、AIインフラに関わるインフラエンジニアの仕事もまとめました。

「AIインフラエンジニアって何?」その疑問に答える形で、従来のインフラエンジニアとの違いや仕事内容、必要スキル、年収・キャリアパスまで解説します。